本文作者：董红玉；陈晓云；成功正常投稿发表论文到《计算机应用》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对现有多变量时间序列分类算法存在的要求序列等长和忽视类别信息两个不足,提出基于奇异值分解(SVD)和判别局部保持投影的分类算法。该算法基于降维思想,先通过SVD将样本的第一右奇异向量作为特征向量,以此将不等长序列转化为规模大小相同的序列;接着采用基于最大间距准则的判别局部保持投影对特征向量投影,充分利用类别信息以确保投影后同类样本尽量接近,异类样本尽量分散;最后在低维子空间采用1最近邻(1NN)、Parzen窗、支持向量机(SVM)和朴素Bayes分类器进行分类。在AustralianSignLanguage(ASL)、JapaneseVowels(JV)和Wafer三个公开的多变量时间序列数据集上进行的实验结果表明:在时间开销基本不变的前提下,所提方法取得了较低的分类错误率。
【论文正文预览】：0引言时间序列分类是时间序列数据挖掘的核心问题之一。多变量时间序列(MultivariateTimeSeries,MTS)数据广泛存在于各种应用领域,比如视频监控、金融、医疗、气象、动作捕捉、语音识别等,故针对MTS的分类研究有广阔的实际应用背景。如:医生可根据病人的心电图走势判定其属
【文章分类号】：TP301.6
【稿件关键词】：多变量时间序列分类奇异值分解判别局部保持投影最大间距准则
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【稿件标题】：【奇异值分解法范文】基于奇异值分解和判别局部保持投影的多变量时间序列分类
【作者单位】：福州大学数学与计算机科学学院;
【发表期刊期数】：《计算机应用》2014年01期
【期刊简介】：《计算机应用》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机应用杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN51-1307/TP，国际刊号：ISSN1001-9081。计算机应用杂志社由四川省科学技术协会主管、主办，本刊为月刊。自创刊以来，......更多计算机应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5984/)投稿信息
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